まず、RTT(往復遅延時間)というのはパケットを送信して受信した側が送信側にACKパケットを送り、送信側でそれを受取るまでの時間です。 ネットワーク疎通テストに使う ping も結果に RTT が表示されますよね。(XP だと下記の time のところです) >ping 10.0.120.1 Reply from 10.0.120.1: bytes=32 time=38ms TTL=54 さて、これとは別にTCPプロトコルにはウィンドウサイズというものがあります。 TCPは確実にパケットが届いたかどうかを確認するため、受信側が送信側にACKパケットを返すわけですが、毎回のパケット一つずつにACKを返すと非常に効率が悪いため、送信側が複数のパケットを送信し、その複数パケットに対してまとめて1回のACKを返すという仕組みをとってます。 この"複数のパケットの単位"がウィンドウサイズになるわけで
いわゆる「モノとモノの関係性(=ネットワーク)」に興味を持つきっかけとなったのは、新ネットワーク思考という本。 一言でいうと、モノとモノの関係性は、「ランダム・全ノードが均一」ではなく、「少数のノードが全体を決定している」というものだ。面白いことに、人間関係グラフでも、タンパク質の相互インタラクションマップでも、この現象が共通しているということだ。 今回の本では、静的な関係性ではなく、人間の行動にスポットが当てられている。 バースト! 人間行動を支配するパターン 作者: アルバート=ラズロ・バラバシ,青木薫,青木薫(監訳),塩原通緒出版社/メーカー: NHK出版発売日: 2012/07/25メディア: 単行本購入: 7人 クリック: 253回この商品を含むブログ (18件) を見る 人間の行動になんらかの法則を見出そうとする/あるいは予測しようとする試みとして以下のようなものを紹介している
Pythonで機械学習アプリケーションの開発環境、具体的にはNumpy/Scipy/scikit-learnを導入する手順について解説します。 なお、環境はPython3ベースを想定しています。 Minicondaベース(推奨) 機械学習系のパッケージはコンパイルが面倒なものが多いため、コンパイル済みバイナリをインストールできるconda(Miniconda)での環境構築を推奨します。 まずはPython本体(Python3想定)、パッケージ管理ツールであるpip、仮想環境を作成するvirtualenv、といった基本的な環境の構築を行います。 ※virtualenvについては今回(condaを使う場合)は不要ですが、Pythonで開発を行うなら入れておくべきパッケージなので併せて入れておきます。 Mac/Linux デフォルトのPythonと分けてインストールするため、pyenvを利用しま
Seasar Conference 2015 Seasar Conference 2015 - connpass Seasar2との出会いは4年半くらい前だった気がする。既に枯れてはいたが、それまでCOBOLや自社フレームワークを利用してきた自分には驚きと新鮮な刺激の連続でのキャリアに大きな影響を与えた、とても思い入れのあるフレームワークだ。 とはいえ、もう3年くらい使ってはいないわけなんだけど。そんなSeasar2の作者やコミッタ、ヘビーユーザだったエンジニアの、過去や現在、未来の話しが聞けそうだぞ!ってことで参加した。 参加したセッションは以下。 基調講演 Seasar ユーザだったプログラマが目指す OSS の世界展開 – 瀬良和弘 俺は守りに入らない、これが今の俺だ – DJ Yasuo Seasarからクラウドへ、振り返って知る技術的に重要だった観点のある個人的観測について –
Reducing Memory Access Latency by Satoru Moriya (Hitachi LTC) が素晴らしすぎるのでメモ。 まとめ vm.swappiness = 0 により、解放可能なページキャッシュがあるうちはプロセスのメモリ(anon page)をスワップアウトしないようにできる*1。 swappines=0 にしても 解放可能なページキャッシュがあるのにプロセスのメモリがスワップアウトされる問題があったが、この資料を書いた守屋さんのパッチが Kernel 3.5 にマージされている → mm: avoid swapping out with swappiness==0 extra_free_kbytes で kswapd がページ回収を開始する閾値を上げ、direct reclaim が発生しにくくできる Kernel 3.2 以降、direct rec
I am new to multithreading in python and trying to learn multithreading using threading module. I have made a very simple program of multi threading and i am having trouble understanding the threading.Thread.join method. Here is the source code of the program I have made import threading val = 0 def increment(): global val print "Inside increment" for x in range(100): val += 1 print "val is now {}
I was studying the python threading and came across join(). The author told that if thread is in daemon mode then i need to use join() so that thread can finish itself before main thread terminates. but I have also seen him using t.join() even though t was not daemon example code is this import threading import time import logging logging.basicConfig(level=logging.DEBUG, format='(%(threadName)-10s
スレッドをたくさん生成して何かに負荷をかけたい場合があります。JMeterなどのツールが使える口が用意されている場合はいいのですが、コードを書かないといけない場合も多いです。自前のライブラリとか、Memcachedとか、Memcachedとか。そのたび、Pythonで毎回同じようなコードを(思い出しながら)書いているので、テンプレとして残しておくことにしました。 生成するスレッド数と、負荷をかける時間を引数にとり、処理をループするだけの簡素なものです。最初は、メインスレッドでsleepして時間がきたらスレッドをぷちっと止める、などやっていましたが、さすがに乱暴かと思ったので、ループごとに経過時間を計算しています。 Ctrl-C を押したら全スレッドにシグナルを送って中断…など賢いことはやっていません。 [2012.07.16 修正] スレッドに停止フラグを用意して、Ctrl-C を押したら
扶養家族を増やす「裏技」 息子や娘がリストラされた際に受けられる控除もある。所得税・住民税の扶養控除だ。成人し、一度は扶養から外した子供でも、低収入・無収入の場合は、再び親の扶養家族とすることで、所得税・住民税あわせれば10万円程度の還付が受けられることもある。 扶養家族の仕組みは、6親等以内の血族、3親等以内の姻族まで対象にできるので、ひとり暮らしで収入の少ない親類縁者がいれば、同様に控除を申請できる。税務署の職員などが「裏技」として、所得の少ない親類縁者を扶養家族に入れているケースも多いという。 制度を知り、自分で申請することで得する方法は、まだまだある。たとえば、年金だ。助成金事情などに詳しく、『専業主婦で儲ける!』などの著書がある、社会保険労務士の井戸美枝氏が勧めたいというのが、「確定拠出年金」の活用だ。 確定拠出年金とは、掛け金だけを払って運用は年金基金などに任せていた従来型の年
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エンタープライズ向けのKubernetesサポートを行っているkismatic Inc.による“Omega, and what it means for Kubernetes: a Q&A about cluster scheduling”が非常に良いインタビュー記事だった.Google Omegaとは何か? 今までのスケジューリングと何が違うのか? 何を解決しようとしているのか? 今後クラスタのスケジューリングにはどうなっていくのか? をとてもクリアに理解することができた. 自分にとってスケジューリングは今後大事になる分野であるし,勉強していきたい分野であるのでKismaticの@asynchio氏と論文の共著者であるMalte Schwarzkopf氏に許可をもらい翻訳させてもらった. TL;DR 2013年に発表されたOmega論文の共著者であるMalte SchwarzkopfがG
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